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英伟达护城河被AI攻破，字节清华CUDA Agent，让人人能搓CUDA内核
近日，字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核，性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集，介绍系统管线设计、训练流程，实验结果佳，但有未对比复杂编译器等局限。
只会「氛围编程」，永远成不了真正工程师！还差这几个关键环节
火遍全网的「氛围编程」（Vibe Coding）让编程门槛降低，但与专业软件工程师仍有差距。文章解析了差距所在，如AI编程需精确指令，软件工程复杂，对程序员「品味」要求变高，还探讨了编程未来及Vibe Coding的挑战。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
模仿人类推理修正过程，阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略，在基准测试集表现佳，还展示多个证明案例。
我花12小时深度实测，阿里Qwen-3 Coder被Kimi K2“吊打”！
作者花12小时在真实项目中实测阿里Qwen - 3 Coder和Kimi K2。结果显示，Kimi K2在任务成功率、指令遵循、Bug修复、代码重构等方面全面领先，成本还更低，作者更推荐Kimi K2用于代码开发。
腾讯混元推出首款开源混合推理模型：擅长Agent工具调用和长文理解
6月27日，腾讯混元开源首个混合推理MoE模型Hunyuan - A13B，参数80B激活仅13B，推理快性价比高。它在多测试集成绩好，尤其擅长Agent工具调用和长文理解，还开源两数据集填补评估空白。
金融AI的年度大考交卷了：2万名选手、30+家机构、百亿级数据开源
八月末上海举办的AFAC金融智能创新大赛（AFAC2026）总决赛，吸引众多顶尖选手。赛题模拟真实金融场景，涵盖数据规模、反馈少等难题。四届赛题反映金融AI技术迁徙，还开源百万金融智能数据集，构建数据飞轮。
Codex跑了22小时，真赚16.88美元：奥特曼预言的「AI打工人」来了
开发者Chris让Codex按「去GitHub上赚5美元」指令运行22小时，几天后获16.88美元。虽流程细节缺验证，但显示Codex在特定条件有「找漏洞→提PR→跟进审查」能力，不过距真正自主赚钱仍有距离。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
深入感知级别图像理解：UniPercept 统一图像美学、质量与结构纹理感知
多模态大语言模型在语义级任务表现卓越，但在感知级图像理解有短板。上海人工智能实验室等机构联合发布 UniPercept，构建感知属性定义系统与基准测试集，训练强基准模型，在多方面表现超现有顶尖模型，应用潜力大。